griddata，griddata用法？

本文目录一览：

• 1、matlab插值中,interp2和griddata有什么区别
• 2、matlab中griddata函数怎么用
• 3、请教Matlab的griddata的用法
• 4、MATLAB中的插值函数griddata()运行出现NAN怎么办??
• 5、非规则网格的插值方法

matlab插值中,interp2和griddata有什么区别

matlab插值中，interp2和griddata有什么区别 压根就用错了函数，你所理解的interp2插值函数是要坐标单调增减的，而你那里载入的是实际数据，肯定不一定是单调的，所以interp2就是逗人玩的。

在 MATLAB 中，对点进行插值拟合主要使用 interp1（一维）和 interp2（二维）函数。以下是具体使用方法及示例：一维插值：interp1功能：对已知的一维数据点进行插值，估计新坐标点的值。语法：yi = interp1（x， y， xi， method）参数说明：x：已知数据点的 x 坐标（向量）。

插值与拟合是数学建模中常用的数据处理方法，它们都是根据一组数据构造一个函数作为近似，但由于近似的要求不同，二者的数学方法上是完全不同的。插值：求过已知有限个数据点的近似函数。拟合：已知有限个数据点，求近似函数，不要求过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。

matlab中griddata函数怎么用

1、存储数据点坐标：将数据点griddata的x、y、z坐标分别存入变量x、y、z中。例如griddata，如果数据存储在矩阵A中griddata，可以通过x = A； y = A； z = A；来获取坐标。创建散点图：使用scatter函数创建散点图，以便可视化原始数据点。例如，scatter；会根据z值给散点着色。

2、在MATLAB中，想要将给定的一系列点（如点A）的坐标（x， y， z）转化为三维曲面，可以使用griddata函数进行插值。首先，griddata你需要确定你要生成曲面的网格范围，这里我们以x轴从486到271，y轴从604到276为例。

3、数据准备：在使用`griddata`之前，需要准备相应的数据点。这些数据点可以是实验数据，也可以是其griddata他来源的数据集。这些数据通常以矩阵形式提供。 生成网格：调用`griddata`函数时，它会自动根据给定的数据点生成一个网格。这个网格会根据数据的分布情况进行自动调整，确保数据的连续性。

请教Matlab的griddata的用法

1、griddata是一个用于网格数据网格化和曲面拟合的Matlab函数。其基本语法为：ZI = griddata（x，y，z，XI，YI）。其中，x和y是原始数据点的坐标，z是对应的数据值，XI和YI是目标网格点的坐标。

2、[...] = griddata（...，method，options）指定一串将通过delaunayn函数在Qhull中使用的单元阵列选项. 如果选项为 []， 则使用缺省的三角化选项。如果选项为{}， 不使用任何选项，包括缺省选项。有时，griddata 函数可能将位于数据凸壳上或靠近凸壳的点返回为NaNs。

3、在MATLAB中，griddata函数用于对给定的一系列点进行插值，从而生成三维曲面。以下是使用griddata函数的基本步骤：存储数据点坐标：将数据点的x、y、z坐标分别存入变量x、y、z中。例如，如果数据存储在矩阵A中，可以通过x = A； y = A； z = A；来获取坐标。

4、MATLAB中griddata函数的使用方法：函数概述 `griddata`函数是MATLAB中用于创建网格数据的函数。它可以基于给定的数据点生成一个网格，并允许对这些网格数据进行可视化操作。这对于数据分析和可视化展示非常有用。

5、0.6）；（224，047，0.7）；（411，260，0.7）；（542，024，0.7）；（393，763，0.7）使用MATLAB中的griddata插值函数，我们可以实现这些点的三维曲面绘制。

MATLAB中的插值函数griddata()运行出现NAN怎么办??

1、如果只是为griddata了绘出有效数据griddata，把结果中griddata的NaN数据删掉就行了。如果想得到所有的查询值，把NaN结果全部取出来，相应的X，Y重新用nearest方法查询一次。或者自己写一个允许用近邻点外推插值的算法对其特殊处理。但还是会与griddata内部方法产生较大偏差，影响结果的”平滑性“。

2、griddata是数据的网格化，与数据的插值是不完全一样的，griddata你可以看到除了使用v4方法网格化，其它三种网格化的方法可能会产生大量的NaN值，在实际应用中这个函数是有很大的局限的。对于二维数据的插值可以使用interp2 函数，这样就可以使用spline插值了。具体可以参看帮助文档。

3、lineargriddata：线性插值（linear interpolation），这是interp1命令中method的默认数值。该方法采用直线将相邻的数据点相连，对超出数据范围的数据点返回NaN。

4、打开MATLAB，点击菜单栏最后一项Help。在下拉列表中选择Function Browser，进入函数查询窗口。快捷键快速打开 在键盘上同时按下Shift + F1，可直接调出函数查询窗口。搜索函数 在函数查询窗口中输入函数名（支持部分名称搜索，如输入griddata）。选中目标函数后，右侧会显示该函数的基本用法说明。

非规则网格的插值方法

1、非规则网格的插值方法可以使用Python中的SciPy库来实现，具体可以使用scipy.interpolate.LinearNDInterpolator或scipy.interpolate.griddata函数。使用scipy.interpolate.LinearNDInterpolator进行插值 适用场景：适用于对不规则网格上的散点数据进行线性插值。

2、确定需要插值的点坐标，即lon_val和lat_val。 初始化插值后的数据矩阵，设置为前四个小时的平均值。 使用循环对每个时间点执行插值操作，每次读取对应时间的vwnd数据。 应用interp2函数，使用spline插值方法，将数据从原网格插值到新网格。

3、nearest：最近项插值linear：线性插值spline：逐段3次样条插值cubic：保凹凸性3次插值所有的插值方法要求x0是单调的。当x0为等距时可以用快速插值法，使用快速插值法的格式为*nearest、*linear、*spline、*cubic。

4、具体计算过程：CASS首先减去网格四个角上的实际高程和设计高程（如果角上没有高程点，则通过插值周围的高程点得到高程），并将得到的值进行平均。然后，通过网格的指定边长得到每个网格的面积，再利用长方体的体积计算公式得到填挖方量。常见问题探讨方格网法的计算范围线是否可以拟合：不可以。

5、选择控制点：选择一组控制点，这些点能够近似表示不规则图形的形状。计算样条曲线：通过样条插值方法，计算一条平滑的曲线，该曲线通过所有控制点。提取规则图形：从计算得到的样条曲线上提取出规则图形。这种方法适用于具有一组控制点的形状，如自由曲线等。